Open Earth Engine Library (продолжение)

OEEL насчитывает десятки функций. Вот некоторые из них, относящиеся к объектам Image, ImageCollection, Feature и FeatureCollection:

🌍 Image

• arrayDTW — возвращает DTW (dynamic time warping) bмежду двумя изображениями, для каждого пикселя
• inverseDistanceInterpolation — пространственная интерполяция методом IDW (inverse distance weighting)
• kriging — пространственная интерполяция с помощью кригинга
• propertyAsBand — создает новый слой (канал) изображения из свойств этого изображения
• semivariogram — вычисляет семивариограмму

🌍 ImageCollection

• OtsuThreshold — рассчитывает порог Оцу (Otsu) для коллекции
• SavatskyGolayFilter — фильтрация снимков коллекции фильтром Савицкого-Голая (Savitsky-Golay). В названии функции содержится ошибка)
• enhancingCollection — алгоритм, расширяющий коллекцию, добавляя к ней новую коллекцию. Каждое изображение первой коллекции сливается с изображением второй коллекции
• fromSingleImage —  загрузка изображения как коллекции
• medoid — вычисляет медоид коллекции
• movingWindow — фильтрация коллекции методом “скользящего окна”

🌍 Feature

• asLabel — генерирует функцию, преобразующую Feature в аннотацию на изображении

🌍 FeatureCollection

• fromList — преобразует List в FeatureCollection

#GEE #python

Introduction to Environmental Data Science

Книга Introduction to Environmental Data Science (https://bookdown.org/igisc/EnvDataSci/) Джерри Дэвиса (Jerry Davis) посвящена анализу пространственных данных, связанных с исследованиями окружающей среды, на языке программирования R.

В книге есть краткое введение в R, описана работа с векторными и растровыми данными, моделирование, анализ спутниковых снимков и временных рядов.

Environmental Data Science book (https://edsbook.org/welcome) — аналогичный ресурс на Python.

Спасибо коллегам за наводку!

#R #python